CFAR完整版完整版.doc

下段是雷达恒虚警模块的仿真程序：

clearall;closeall;clc;

%产生瑞利噪声

sigma=2;t=1e-3;fs=1e6;ts=1/fs;

t1=0.05e-3:1/fs:0.2e-3-1/fs;

n=length(t1);

rand(state,0);

u=rand(1,n);

rayleigh_noise=sqrt(2*log2(1./u))*sigma;

%产生目标回波

N=t/ts;

N=uint32(N);

s_pc_1=[zeros(1,100),1,zeros(1,N-101)];

noise=rand(1,N);

rayleigh_clutter=[zeros(1,50),rayleigh_noise,zeros(1,N-200)];

figure,subplot(3,1,1),plot((0:ts:t-ts),s_pc_1),title(目标回波信号);

subplot(3,1,2),plot((0:ts:t-ts),noise),title(热噪声);

subplot(3,1,3),plot((0:ts:t-ts),rayleigh_clutter),title(瑞利杂波);

s_pc=s_pc_1+0.1*rayleigh_clutter+0.1*noise;

figure(2),plot((0:ts:t-ts),s_pc),

xlabel(t(单位：s)),title(叠加了瑞利分布杂波、热噪声的目标回波);

%慢门限恒虚警处理

cfar_result=zeros(1,N);

cfar_result(1,1)=s_pc(1,1);

fori=2:N

cfar_result(i)=s_pc(1,i)/mean(s_pc(1,1:i));

end

figure(3),plot((0:ts:t-ts),cfar_result),

xlabel(t(单位：s)),title(采用慢门限处理结果);

%快门限恒虚警处理

cfar_k_result=zeros(1,N);

cfar_k_result(1,1)=s_pc(1,1)/(sqrt(2)/pi*mean(s_pc(1,2:17)));

%第1点恒虚警处理时噪声均值由后面的16点的噪声确定

fori=2:16%第2点到16点的恒虚警处理的噪声均值由其前面和后面的16点的噪声共同决定

noise_mean=sqrt(2)/pi*mean(s_pc(1,1:i-1)+mean(s_pc(1,i+1:i+16)))/2;

cfar_k_result(1,i)=s_pc(1,i)/noise_mean;

end

fori=17:N-17

%正常的数据点的恒虚警处理的噪声均值由其前面和后面的各26点的噪声决定

noise_mean=sqrt(2)/pi*max(mean(s_pc(1,i-16:i-1)),mean(s_pc(1,i+1:i+16)));

cfar_k_result(1,i)=s_pc(1,i)/noise_mean;

end

fori=N-16:N-1

%倒数第16点到倒数第2点恒虚警处理的噪声的均值由其前面16点和后面的噪声共同决定

noise_mean=sqrt(2)/pi*(mean(s_pc(1,i-16:i-1))+mean(s_pc(1,i+1:N)))/2;

cfar_k_result(1,i)=s_pc(1,i)/noise_mean;

end

%最后一点的恒虚警处理的噪声均值由其前面16点的噪声决定

cfar_k_result(1,N)=s_pc(1,N)/(sqrt(2)/pi*mean(s_pc(1,N-16:N-1)));

figure(4)

plot(0:ts:t-ts,cfar_k_result),xlabel(t(单位：s)),title(采用快门限恒虚警处理结果);